Elysia Tools

Просматривайте инструменты, примеры, визуальные объяснения и тематические руководства в одном понятном пространстве.

Популярные категории

Темы

Язык
ZHESPTRUFRDEEN

Elysia Tools

Навигация

Development

Визуализатор плана выполнения SQL

· Последнее обновление：2026-06-18

Вставьте вывод EXPLAIN / EXPLAIN ANALYZE (PostgreSQL/MySQL/SQLite) — строит дерево стоимости, отмечает расхождения оценочных и фактических строк и предлагает индексы

Детали

С чем помогает этот инструмент

Инструмент разбирает реальный вывод EXPLAIN — не статичный текст запроса — и строит план выполнения в виде дерева с отступами, окрашенного по серьёзности.

Поддерживаемые входы (авто-определение или выбор):

  • PostgreSQL: JSON EXPLAIN (FORMAT JSON, ANALYZE) или стандартный текстовый вывод с отступами.
  • MySQL: вывод EXPLAIN FORMAT=JSON или классический табличный EXPLAIN (id|select_type|table|type|key|rows|Extra).
  • SQLite: текст EXPLAIN QUERY PLAN (SCAN/SEARCH … USING INDEX …).

Для каждого узла: тип, таблица, индекс, оценочная стоимость/время, оценочные строки и — при EXPLAIN ANALYZE — фактические строки и время. Расхождения оценочных и фактических строк в 10× и более помечаются как статистические hotspot’ы.

Диагностика покрывает: seq/full table scan на больших таблицах, расхождения статистики (устаревший ANALYZE), filesort, временные таблицы, дорогие nested loop, не-sargable предикаты (функции на индексных столбцах), SELECT *, ORDER BY без LIMIT — с конкретными предложениями индексов или переписывания (например, «добавьте индекс на users(email)»).

Совет: для самого информативного вывода запускайте EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS, FORMAT JSON) в PostgreSQL или EXPLAIN ANALYZE в MySQL, чтобы сравнить оценки с реальностью.

Запуск

Запустить этот инструмент

Заполните форму, запустите инструмент и посмотрите результат на этой же странице.

Примеры

Примеры для этого инструмента

Связано

Продолжить с похожими инструментами и темами

Подготовлено командой Elysia Tools
Текст311
JSON107
SQL43
Query23
Стоимость14

Руководство по использованию инструмента

Узнайте, когда использовать этот инструмент, что он поддерживает и как его применяют пользователи.

Ключевые факты

Категория
Development
Типы ввода
textarea, select, number
Тип вывода
html
Покрытие примерами
4
API доступен
Да

Обзор

Визуализатор плана выполнения SQL преобразует сложный текстовый или JSON-вывод команд EXPLAIN и EXPLAIN ANALYZE для PostgreSQL, MySQL и SQLite в интерактивное дерево стоимости. Инструмент автоматически выявляет узкие места производительности, такие как сканирование таблиц (Seq Scan), расхождения в статистике строк и неоптимальные индексы, предлагая готовые рекомендации по оптимизации запросов.

Когда использовать

  • При оптимизации медленных SQL-запросов в PostgreSQL, MySQL или SQLite, когда текстовый вывод EXPLAIN слишком сложен для ручного анализа.
  • Для поиска расхождений между оценочным и фактическим количеством строк (статистических hotspot'ов) после выполнения EXPLAIN ANALYZE.
  • При необходимости быстро определить недостающие индексы или выявить неэффективные операции, такие как filesort и временные таблицы.

Как это работает

  1. 1Вставьте текстовый или JSON-вывод команды EXPLAIN / EXPLAIN ANALYZE в поле ввода и выберите соответствующий SQL-диалект (или оставьте автоопределение).
  2. 2Инструмент парсит структуру плана, строит иерархическое дерево выполнения и рассчитывает стоимость, время и количество строк для каждого узла.
  3. 3Алгоритм сравнивает оценочные показатели с фактическими, подсвечивает критические расхождения (более чем в 10 раз) и анализирует операции на наличие проблем.
  4. 4Вы получаете наглядную визуализацию плана с цветовой кодировкой проблемных зон и конкретными рекомендациями по созданию индексов или переписыванию SQL-кода.

Сценарии использования

  • Анализ и устранение причин медленной работы сложных JOIN-запросов в PostgreSQL с помощью визуализации дерева Nested Loops и Hash Join.
  • Поиск скрытых операций Full Table Scan (Seq Scan) на больших таблицах в MySQL для добавления оптимальных индексов.
  • Диагностика устаревшей статистики планировщика путем сравнения оценочного и реального времени выполнения шагов запроса.

Примеры

1. Оптимизация Seq Scan в PostgreSQL

Backend-разработчик

Контекст

Разработчик заметил, что запрос к таблице пользователей выполняется слишком медленно при фильтрации по email.

Проблема

Выявление причин медленного сканирования таблицы (Seq Scan) вместо использования индекса.

Как использовать

Вставьте JSON-вывод `EXPLAIN (FORMAT JSON, ANALYZE)` запроса `SELECT * FROM users WHERE lower(email) = '[email protected]'` в поле ввода и нажмите кнопку визуализации.

dialect: postgresql, maxDepth: 20

Результат

Инструмент подсветил узел Seq Scan красным цветом из-за расхождения строк (оценка 1000, факт 95000) и выдал рекомендацию создать функциональный индекс `CREATE INDEX ON users (lower(email))`.

2. Устранение Filesort в MySQL

Администратор баз данных (DBA)

Контекст

В отчетах медленных запросов MySQL часто фигурирует сортировка, приводящая к созданию временных таблиц на диске.

Проблема

Найти шаг плана выполнения, вызывающий неэффективную сортировку (Using filesort).

Как использовать

Скопируйте табличный вывод `EXPLAIN` для проблемного запроса с `ORDER BY` и вставьте его в визуализатор.

FAQ

Какие базы данных поддерживаются?

Поддерживаются PostgreSQL (JSON и текстовый формат), MySQL (JSON и табличный формат) и SQLite (EXPLAIN QUERY PLAN).

Зачем нужно указывать SQL-запрос, если он опционален?

SQL-запрос помогает точнее сопоставить узлы плана с конкретными частями кода и сформировать более точные рекомендации по индексам.

Как инструмент находит проблемы со статистикой?

Он сравнивает оценочное число строк (Plan Rows) с фактическим (Actual Rows) из EXPLAIN ANALYZE. Расхождение более чем в 10 раз указывает на устаревшую статистику.

Что означает предупреждение о "non-sargable" предикате?

Это означает использование функций на индексируемых колонках (например, `lower(email)`), что мешает базе данных использовать индекс напрямую.

Безопасно ли отправлять планы выполнения?

Да, парсинг происходит на стороне клиента или без сохранения данных, к тому же планы выполнения содержат только структуру и метаданные, а не сами данные таблиц.

Тема

Проверка SQL-запросов на производительность и целостность

Собирайте, форматируйте и проверяйте SQL с логикой join, планами выполнения, рисками injection, внешними ключами и изменениями схемы.

Главная
Инструменты3201
Примеры593
Визуализации465
Средства просмотра файлов103
Темы233
Теги333
Изображения, аудио и видео657

Инструменты для обработки, конвертации и оптимизации изображений, аудио и видео

Математика, даты и финансы644

Калькуляторы, числовые инструменты, логика дат, статистика и финансы

Дизайн и цвет297

Инструменты для цвета, макетов, графики, визуального стиля и дизайна

Текст и письмо209

Инструменты для письма, очистки, форматирования, извлечения и анализа текста

Разработка и Web193

Инструменты разработчика, сетевые утилиты, веб-отладка и автоматизация

Преобразование и кодирование175

Инструменты для преобразования форматов, файлов, архивов, единиц и кодировок

Проверка источников FLAC/WAV и передача доказательств
Проверка и передача виджета розыгрыша для собственного хостинга
Проверка пакета кодов Stripe перед локальным импортом
Технический отбор фотографий и передача кандидатов на обработку
Структура интерфейса по скриншоту: проверка и передача разработчику

© 2026 Elysia Tools. Все права защищены.

ДокументацияТарифыО насУсловия использованияПолитика конфиденциальностиCookieКонтакты
Форматы данных

Примеры SQL Скриптов

Примеры SQL запросов и скриптов базы данных для различных сценариев и случаев использования

Безопасность

Примеры SQL-инъекций

Образовательная коллекция нагрузок SQL-инъекций для тестирования безопасности, оценки уязвимостей и практики защитного кодирования

Разработка

Образцы SQL

Образцы файлов для браузерного SQL просмотрщика

Базы данных

Продвинутые примеры PostgreSQL

Продвинутые примеры базы данных PostgreSQL, включая стратегии оптимизации, сложные запросы, индексацию и настройку производительности

Development

Просмотрщик игровых сохранений

Подкиньте любой файл сохранения — NBT из Minecraft, GVAS из Unreal Engine, контейнеры Palworld, текстовые JSON/XML/INI/Lua-сейвы, SQLite-профили — и получите определённый формат, версии движка, ключевые поля прогресса и ограниченное дерево структуры.

Data Processing

Планировщик миграции CSV в базу данных

Выводит реляционную схему из CSV и генерирует CREATE TABLE и ALTER для PostgreSQL, MySQL, SQLite или SQL Server

Data Processing

Анализатор структурированных логов

Определяет распространенные форматы логов, извлекает ключевые поля и выводит JSON, CSV или SQL.

Development

Аудитор зависимостей package.json

Проверяет package.json на гигиену зависимостей и качество диапазонов версий, а также при желании исследует транзитивное дерево из package-lock.json или yarn.lock. Отмечает дубликаты, wildcard/pre-release, неотсортированные ключи, отсутствующие метаданные и неверную классификацию runtime/dev зависимостей.

dialect: mysql

Результат

Визуализатор построил дерево выполнения, выделил узел сортировки и предложил добавить составной индекс, включающий колонки из условий WHERE и ORDER BY, чтобы избежать filesort.